Python开发环境搭建全攻略：从零开始打造高效编程工作站

工欲善其事，必先利其器。一个优秀的开发环境能让你事半功倍，少走弯路。

前言：为什么开发环境如此重要？

我曾经见过很多初学者，花了好几天时间折腾Python环境，结果连print("Hello World")都没能成功运行。也见过一些有经验的开发者，因为环境配置不当，导致项目在不同机器上运行结果不一致。

开发环境是程序员的第二张名片。一个合理配置的环境不仅能提高你的开发效率，还能避免大量不必要的麻烦。本章将带你从零开始，搭建一个专业、高效的Python开发环境，无论你是使用Windows、macOS还是Linux。

让我们开始这段"磨刀不误砍柴工"的旅程！

2.1 安装Python解释器：选择正确的入口

Python解释器是什么？

简单来说，Python解释器是一个能读懂Python代码并执行它的程序。当你写了一段Python代码，解释器会逐行读取、分析并执行这些代码。

bash

# 检查Python是否已安装以及版本
python --version
# 或
python3 --version

# 输出示例：Python 3.11.4

官方安装 vs 包管理器安装

方法一：官网下载（推荐给初学者）

访问Python官网，点击大大的黄色下载按钮。官网会自动检测你的操作系统并提供合适的安装包。

Windows用户特别注意：

一定要勾选 "Add Python to PATH"（将Python添加到环境变量）
建议选择 "Install Now"（立即安装）让安装程序处理所有细节
安装完成后，打开命令提示符输入python --version验证

powershell

# Windows验证安装
# 打开PowerShell或CMD
python --version
# 应该显示类似：Python 3.11.4

# 进入Python交互模式
python
# 出现 >>> 提示符，表示成功

方法二：使用包管理器（适合有经验的用户）

macOS用户：

bash

# 使用Homebrew安装Python
brew install python@3.11

# 验证安装
python3 --version

Linux用户（以Ubuntu为例）：

bash

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

# Fedora
sudo dnf install python3

# Arch Linux
sudo pacman -S python python-pip

Windows用户也可以使用包管理器：

powershell

# 使用Chocolatey
choco install python

# 使用Scoop
scoop install python

Python安装目录结构解析

了解Python安装目录的结构有助于你理解后续的环境配置：

Python3.11/
├── python.exe          # Python解释器主程序
├── Scripts/            # 脚本目录（pip、虚拟环境工具等）
│   ├── pip.exe
│   ├── pip3.exe
│   └── activate        # 虚拟环境激活脚本
├── Lib/                # 标准库
│   └── site-packages/  # 第三方包安装位置
└── include/            # C扩展头文件

多版本Python共存

有时你可能需要同时使用多个Python版本（比如同时维护Python 3.8和3.11的项目）：

bash

# Windows上使用py启动器管理多版本
py -3.11 --version  # 使用Python 3.11
py -3.8 --version   # 使用Python 3.8

# 指定版本运行脚本
py -3.11 my_script.py

# 在Unix-like系统上可以使用update-alternatives（Linux）
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.11 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.8 2
sudo update-alternatives --config python3  # 选择默认版本

2.2 配置开发环境：针对不同操作系统的优化

Windows环境配置

Windows是Python初学者最常见的平台，但也是最容易遇到问题的平台。以下是完整的Windows配置指南：

1. 解决中文路径问题

python

# 在代码开头添加以下内容可以解决大部分中文路径问题
import sys
import io

# 设置标准输出编码为UTF-8
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8')

# 或者更简单的方法：在代码文件开头添加编码声明
# -*- coding: utf-8 -*-

2. 配置PowerShell为默认终端

Windows PowerShell比传统的CMD更强大，建议设为默认：

powershell

# 创建PowerShell配置文件（如果不存在）
if (!(Test-Path $PROFILE)) {
    New-Item -Type File -Path $PROFILE -Force
}

# 编辑配置文件，添加以下内容
notepad $PROFILE

# 在配置文件中添加Python别名和美化
function py { python $args }
Set-Alias python3 python

# 添加美观的提示符
function prompt {
    $currentDir = (Get-Location).Path
    $gitBranch = git branch 2>$null | Select-String "^\*" | ForEach-Object { $_.ToString().TrimStart('* ') }

    if ($gitBranch) {
        Write-Host "PS $currentDir" -NoNewline -ForegroundColor Cyan
        Write-Host " [$gitBranch]" -NoNewline -ForegroundColor Green
    } else {
        Write-Host "PS $currentDir" -NoNewline -ForegroundColor Cyan
    }
    return "> "
}

3. 安装Windows Terminal（强烈推荐）

从Microsoft Store安装Windows Terminal，它是目前Windows上最好的终端应用：

json

// Windows Terminal配置文件示例（settings.json）
{
  "profiles": {
    "defaults": {
      "font": {
        "face": "Cascadia Code",
        "size": 12
      },
      "opacity": 90,
      "useAcrylic": true
    },
    "list": [
      {
        "name": "PowerShell",
        "commandline": "powershell.exe",
        "hidden": false
      },
      {
        "name": "Python",
        "commandline": "python.exe",
        "hidden": false
      }
    ]
  }
}

macOS环境配置

macOS是开发者的最爱之一，系统自带Python 2.7，但我们需要安装Python 3：

1. 使用Homebrew正确安装Python

bash

# 安装Homebrew（如果尚未安装）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装Python
brew install python@3.11

# 将Python 3设为默认（可选）
echo 'export PATH="/usr/local/opt/python@3.11/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# 验证安装
which python3
python3 --version

2. 配置Shell环境（zsh是macOS Catalina及以后版本的默认shell）

bash

# 编辑zsh配置文件
nano ~/.zshrc

# 添加以下内容
# Python相关配置
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:$HOME/.local/lib/python3.11/site-packages"
export PIP_REQUIRE_VIRTUALENV=false

# 别名
alias py="python3"
alias pip="pip3"
alias python="python3"

# 虚拟环境自动激活（使用direnv）
eval "$(direnv hook zsh)"

3. 安装iTerm2（终端增强）

iTerm2是macOS上功能强大的终端替代品，支持分屏、搜索、自动完成等功能。

Linux环境配置

Linux是Python开发的原生平台，配置相对简单：

1. 为不同发行版配置Python

bash

# Ubuntu/Debian - 安装完整开发环境
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv python3-dev build-essential

# 安装常用工具
sudo apt install git curl wget vim

# Fedora
sudo dnf install python3 python3-pip python3-virtualenv

# 配置bashrc（如果使用bash）
echo 'alias py="python3"' >> ~/.bashrc
echo 'alias pip="pip3"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. 创建Python开发专用用户（可选但推荐）

bash

# 创建新用户
sudo adduser pythondev

# 切换到新用户
su - pythondev

# 配置用户环境
mkdir -p ~/projects ~/venvs
echo 'export PROJECT_HOME=~/projects' >> ~/.bashrc
echo 'export WORKON_HOME=~/venvs' >> ~/.bashrc

3. 安装zsh和oh-my-zsh（增强终端体验）

bash

# 安装zsh
sudo apt install zsh

# 安装oh-my-zsh
sh -c "$(curl -fsSL https://raw.github.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/install.sh)"

# 安装Python相关插件
git clone https://github.com/zsh-users/zsh-autosuggestions ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/zsh-autosuggestions
git clone https://github.com/zsh-users/zsh-syntax-highlighting.git ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/zsh-syntax-highlighting

# 编辑~/.zshrc，添加插件
plugins=(git python pip zsh-autosuggestions zsh-syntax-highlighting)

2.3 使用IDLE与命令行：Python的"原配"工具

Python自带的IDLE

IDLE（Integrated Development and Learning Environment）是Python自带的简易集成开发环境，适合初学者：

python

# IDLE使用技巧
# 1. 多行编辑：Alt + / 打开多行编辑模式
# 2. 自动补全：Tab键
# 3. 查看文档：Ctrl + Shift + 空格
# 4. 运行代码：F5

# 在IDLE中测试代码
def 斐波那契数列(n):
    """生成斐波那契数列前n项"""
    result = []
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result

print(斐波那契数列(10))
# 输出: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

命令行交互模式（REPL）

REPL（Read-Eval-Print Loop）是Python的交互式解释器，非常适合快速测试代码片段：

python

# 启动交互模式
python  # 或 python3

# 交互模式实用技巧
>>> import sys
>>> sys.path  # 查看Python模块搜索路径

>>> help(print)  # 查看函数帮助

>>> _  # 上一个输出结果
>>> _ * 2  # 对上一个结果进行操作

# 使用dir()查看对象属性
>>> import math
>>> dir(math)  # 查看math模块的所有函数和属性

# 退出交互模式
>>> exit()  # 或 Ctrl+D（Unix）/Ctrl+Z（Windows）

命令行运行Python脚本

bash

# 基本运行方式
python script.py

# 传递命令行参数
python script.py arg1 arg2

# 在脚本中接收参数
import sys
print(f"脚本名: {sys.argv[0]}")
print(f"参数: {sys.argv[1:]}")

# 调试模式运行（显示更多信息）
python -v script.py  # 详细模式
python -m pdb script.py  # 使用调试器

Python命令行的实用参数

bash

# 常用命令行选项
python -c "print('Hello World')"  # 执行单行命令
python -m http.server 8000        # 运行模块（如启动HTTP服务器）
python -i script.py               # 运行脚本后进入交互模式
python -O script.py               # 优化模式（移除assert和__debug__代码）
python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(100))"  # 性能测试

# 查看所有可用选项
python -h

2.4 集成开发环境（IDE）介绍：选择你的编程利器

PyCharm：专业的Python IDE

PyCharm是JetBrains开发的Python专业IDE，有社区版（免费）和专业版（付费）两个版本。

安装与配置：

bash

# Ubuntu上安装
sudo snap install pycharm-community --classic

# 或者下载官方安装包
# https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

# 首次配置建议
1. 选择深色主题（Darcula）
2. 安装常用插件：Chinese Language Pack、Rainbow Brackets
3. 配置Python解释器：File → Settings → Project → Python Interpreter
4. 设置代码风格：File → Settings → Editor → Code Style → Python

PyCharm实用功能演示：

python

# 1. 智能代码补全（输入部分代码按Tab补全）
def process_data(data):
    # 输入 "if data:" 然后回车，PyCharm会自动补全结构
    if data:
        pass

    # 输入 "for item in data:" 自动补全
    for item in data:
        pass

# 2. 快速重构（选中变量名右键 → Refactor → Rename）
# 旧变量名
old_name = "value"

# 3. 调试功能（设置断点，点击Debug按钮）
def calculate_sum(numbers):
    total = 0
    for num in numbers:  # 在这里设置断点
        total += num
    return total

# 4. 数据库工具（专业版功能，可直接连接数据库操作）

Visual Studio Code：轻量级全能选手

VS Code是微软开发的免费开源编辑器，通过插件可以变成强大的Python IDE。

安装与配置：

bash

# 安装VS Code
# https://code.visualstudio.com/

# 必要的Python扩展
1. Python (Microsoft)
2. Pylance (类型检查、智能提示)
3. Python Test Explorer (测试工具)
4. Jupyter (笔记本支持)
5. Python Docstring Generator (文档字符串生成)

# 配置settings.json
{
    "python.defaultInterpreterPath": "python3",
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": true,
    "python.formatting.provider": "black",
    "python.formatting.blackArgs": ["--line-length", "88"],
    "editor.formatOnSave": true,
    "python.testing.pytestEnabled": true,
    "files.autoSave": "afterDelay"
}

VS Code Python开发示例：

python

# 创建launch.json调试配置
# 按F5创建，选择Python File
# 内容如下：
{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: 当前文件",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "justMyCode": true
        }
    ]
}

# 使用任务运行器（Tasks）
# .vscode/tasks.json
{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "label": "运行测试",
            "type": "shell",
            "command": "python -m pytest tests/",
            "group": {
                "kind": "test",
                "isDefault": true
            }
        }
    ]
}

其他IDE/编辑器选择

工具	类型	特点	适用场景
VS Code	编辑器	轻量、插件丰富、免费	全栈开发、快速原型
PyCharm	IDE	功能全面、专业、智能化	大型项目、企业开发
Sublime Text	编辑器	快速、简洁、高性能	快速编辑、小项目
Vim/Neovim	编辑器	高效、可定制、终端友好	服务器开发、高手选择
Jupyter Lab	Web IDE	交互式、数据科学友好	数据分析、机器学习
Spyder	IDE	科学计算、类似MATLAB	数据分析、科学研究

python

# 不同工具下的配置示例
# .editorconfig（跨编辑器配置）
root = true

[*]
indent_style = space
indent_size = 4
end_of_line = lf
charset = utf-8
trim_trailing_whitespace = true
insert_final_newline = true

[*.py]
max_line_length = 88

2.5 虚拟环境与包管理：Python项目的隔离艺术

为什么需要虚拟环境？

想象一下这个场景：你正在开发项目A，需要Django 3.2，同时也在维护项目B，需要Django 4.0。如果没有虚拟环境，你只能安装一个版本，这会导致其中一个项目无法运行。

虚拟环境解决了这个问题：每个项目有自己的独立Python环境，互不干扰。

使用venv创建虚拟环境

bash

# 创建虚拟环境
python -m venv myproject_env

# 激活虚拟环境（Windows）
myproject_env\Scripts\activate

# 激活虚拟环境（macOS/Linux）
source myproject_env/bin/activate

# 激活后，提示符会显示环境名
(myproject_env) $

# 退出虚拟环境
deactivate

使用virtualenv（更强大的虚拟环境工具）

bash

# 安装virtualenv
pip install virtualenv

# 创建虚拟环境
virtualenv venv --python=python3.11

# 激活（与venv相同）
source venv/bin/activate  # macOS/Linux
venv\Scripts\activate     # Windows

# 更多选项
virtualenv venv --system-site-packages  # 继承系统包
virtualenv venv --prompt="myproject"    # 自定义提示符

pip包管理器的完全指南

pip是Python的包管理器，以下是完整的使用方法：

bash

# 基本命令
pip install package_name          # 安装包
pip install package_name==1.0.0   # 安装指定版本
pip install -U package_name       # 升级包
pip uninstall package_name        # 卸载包
pip list                         # 列出已安装包
pip show package_name            # 显示包信息

# 高级用法
pip install -r requirements.txt  # 从文件安装
pip freeze > requirements.txt    # 生成依赖文件
pip download package_name        # 下载包但不安装
pip check                       # 检查依赖冲突

# 配置镜像源加速（国内用户）
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 或使用阿里云镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 安装特定环境的包
pip install package_name --only-binary=:all:  # 只安装二进制包
pip install package_name --no-binary=:all:    # 从源码编译安装

requirements.txt的最佳实践

txt

# requirements.txt示例
# 精确版本（推荐生产环境）
Django==4.2.1
requests==2.31.0
pandas==2.0.3

# 版本范围
numpy>=1.24.0,<2.0.0
matplotlib>=3.7.0

# Git仓库
git+https://github.com/user/repo.git@branch-name

# 本地文件
./dist/mypackage-0.1.0.tar.gz

# 环境标记
colorama==0.4.6; sys_platform == "win32"  # 仅Windows安装

# 额外依赖组
requests[security]==2.31.0  # 安装安全相关额外依赖

使用pip-tools管理依赖

bash

# 安装pip-tools
pip install pip-tools

# 创建requirements.in（手动维护的主要依赖）
# requirements.in内容：
Django>=4.2
requests
pandas

# 生成requirements.txt
pip-compile requirements.in

# 更新所有包到最新版本
pip-compile --upgrade requirements.in

# 同步环境（安装requirements.txt中所有包）
pip-sync requirements.txt

# 生成开发环境依赖文件
# requirements-dev.in
-c requirements.txt  # 继承生产依赖
pytest>=7.0
black>=23.0
flake8>=6.0

Poetry：现代Python依赖管理工具

bash

# 安装Poetry
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

# 初始化新项目
poetry new myproject
cd myproject

# 添加依赖
poetry add django
poetry add --dev pytest  # 开发依赖

# 安装所有依赖
poetry install

# 更新依赖
poetry update

# 运行脚本
poetry run python manage.py runserver

# 导出requirements.txt（如果需要）
poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt

toml

# pyproject.toml（Poetry配置文件示例）
[tool.poetry]
name = "myproject"
version = "0.1.0"
description = "My awesome project"
authors = ["Your Name <you@example.com>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
django = "^4.2"
requests = "^2.31"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^7.0"
black = "^23.0"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

2.6 Jupyter Notebook入门：交互式编程的革命

什么是Jupyter Notebook？

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许你创建和共享包含实时代码、可视化、公式和文本的文档。它是数据科学、机器学习领域的标准工具。

安装与启动Jupyter

bash

# 安装Jupyter
pip install jupyter

# 或者安装完整的数据科学套件
pip install jupyterlab numpy pandas matplotlib scikit-learn

# 启动Jupyter Notebook
jupyter notebook

# 启动Jupyter Lab（更强大的版本）
jupyter lab

# 指定端口和IP
jupyter notebook --port=8888 --ip=0.0.0.0 --no-browser

# 使用密码保护
jupyter notebook password

Jupyter Notebook基础使用

在Jupyter中，每个.ipynb文件由多个"单元格"组成，每个单元格可以是：

代码单元格：执行Python代码
Markdown单元格：编写文档和说明
原始单元格：原始文本

python

# 示例：在Jupyter中探索数据
# %% [markdown]
# # 数据分析示例
# 这是一个使用Jupyter进行数据分析的示例

# %% [code]
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
data = {
    '年份': [2019, 2020, 2021, 2022, 2023],
    '销售额': [100, 150, 200, 180, 250],
    '利润': [20, 30, 40, 35, 50]
}

df = pd.DataFrame(data)
df

# %% [code]
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['年份'], df['销售额'], marker='o', label='销售额')
plt.plot(df['年份'], df['利润'], marker='s', label='利润')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('金额（万元）')
plt.title('销售额与利润趋势')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

Jupyter魔法命令

python

# 行魔法命令（单个%）
%timeit [x**2 for x in range(1000)]  # 测量执行时间
%matplotlib inline                    # 内嵌显示图表
%load_ext autoreload                  # 自动重载模块
%autoreload 2

# 单元格魔法命令（两个%%）
%%time
# 整个单元格的计时
total = 0
for i in range(1000000):
    total += i

%%writefile my_script.py
# 将单元格内容写入文件
def hello():
    print("Hello from Jupyter!")

if __name__ == "__main__":
    hello()

# 系统命令
!ls -la  # 执行shell命令
!pip install pandas  # 在notebook中安装包

# 调试
%debug  # 进入调试模式
%pdb    # 自动进入调试模式当发生异常时

Jupyter扩展插件

bash

# 安装Jupyter扩展管理器
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

# 安装Jupyter Lab扩展
pip install jupyterlab-lsp  # 语言服务器协议
pip install jupyterlab-git  # Git集成

# 启动Jupyter Lab并启用扩展
jupyter labextension install @jupyterlab/toc  # 目录
jupyter labextension install @jupyterlab/debugger  # 调试器

将Jupyter转换为其他格式

bash

# 转换为Python脚本
jupyter nbconvert --to script notebook.ipynb

# 转换为HTML
jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb

# 转换为PDF（需要LaTeX）
jupyter nbconvert --to pdf notebook.ipynb

# 转换为幻灯片
jupyter nbconvert --to slides notebook.ipynb --post serve

# 使用nbconvert API编程转换
from nbconvert import HTMLExporter
import nbformat

with open('notebook.ipynb') as f:
    nb = nbformat.read(f, as_version=4)

exporter = HTMLExporter()
body, resources = exporter.from_notebook_node(nb)

with open('notebook.html', 'w') as f:
    f.write(body)

2.7 代码编辑器配置：打造个性化开发环境

通用编辑器配置建议

无论使用哪种编辑器，以下配置都能显著提升开发体验：

json

// 通用.editorconfig文件
root = true

[*]
indent_style = space
indent_size = 4
end_of_line = lf
charset = utf-8
trim_trailing_whitespace = true
insert_final_newline = true

[*.py]
max_line_length = 88
quote_type = single

[*.{js,ts,jsx,tsx}]
indent_size = 2

[*.md]
trim_trailing_whitespace = false

Python开发必备工具链

bash

# 代码格式化：Black（强制一致性）
pip install black
# 使用：black my_script.py

# 代码检查：Flake8
pip install flake8
# 使用：flake8 my_script.py

# 类型检查：mypy
pip install mypy
# 使用：mypy my_script.py

# 导入排序：isort
pip install isort
# 使用：isort my_script.py

# 安全扫描：Bandit
pip install bandit
# 使用：bandit -r my_project/

# 复杂度检查：radon
pip install radon
# 使用：radon cc my_script.py  # 圈复杂度

预提交钩子（pre-commit）自动化代码检查

yaml

# .pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
    rev: v4.4.0
    hooks:
      - id: trailing-whitespace
      - id: end-of-file-fixer
      - id: check-yaml
      - id: check-added-large-files

  - repo: https://github.com/psf/black
    rev: 23.3.0
    hooks:
      - id: black

  - repo: https://github.com/pycqa/isort
    rev: 5.12.0
    hooks:
      - id: isort

  - repo: https://github.com/pycqa/flake8
    rev: 6.0.0
    hooks:
      - id: flake8

  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
    rev: v1.3.0
    hooks:
      - id: mypy

bash

# 安装pre-commit
pip install pre-commit

# 安装git钩子
pre-commit install

# 手动运行所有钩子
pre-commit run --all-files

# 更新钩子版本
pre-commit autoupdate

开发环境配置脚本

bash

#!/bin/bash
# setup_dev_env.sh - Python开发环境一键配置脚本

set -e  # 遇到错误立即退出

echo "🚀 开始配置Python开发环境..."

# 检查Python版本
if ! command -v python3 &> /dev/null; then
    echo "❌ 未找到Python3，请先安装Python3.8或更高版本"
    exit 1
fi

PYTHON_VERSION=$(python3 --version | cut -d' ' -f2)
echo "✅ 检测到Python版本: $PYTHON_VERSION"

# 创建项目目录
PROJECT_DIR="${1:-myproject}"
echo "📁 创建项目目录: $PROJECT_DIR"
mkdir -p "$PROJECT_DIR"
cd "$PROJECT_DIR"

# 创建虚拟环境
echo "🔧 创建虚拟环境..."
python3 -m venv venv

# 激活虚拟环境
if [ -f "venv/bin/activate" ]; then
    source venv/bin/activate
elif [ -f "venv/Scripts/activate" ]; then
    source venv/Scripts/activate
fi

# 升级pip
echo "📦 升级pip..."
pip install --upgrade pip

# 安装开发工具
echo "🛠️ 安装开发工具..."
pip install black flake8 mypy isort pytest pre-commit

# 创建项目结构
echo "📂 创建项目结构..."
mkdir -p src tests docs

# 创建配置文件
echo "📝 创建配置文件..."

# requirements.txt
cat > requirements.txt << EOF
# 生产依赖
# 在此添加项目依赖

# 开发依赖（通过requirements-dev.txt管理）
EOF

# requirements-dev.txt
cat > requirements-dev.txt << EOF
# 开发依赖
-r requirements.txt

# 开发工具
black>=23.0
flake8>=6.0
mypy>=1.0
isort>=5.12
pytest>=7.0
pre-commit>=3.0
EOF

# .pre-commit-config.yaml
cat > .pre-commit-config.yaml << 'EOF'
repos:
  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
    rev: v4.4.0
    hooks:
      - id: trailing-whitespace
      - id: end-of-file-fixer
      - id: check-yaml
      - id: check-added-large-files

  - repo: https://github.com/psf/black
    rev: 23.3.0
    hooks:
      - id: black

  - repo: https://github.com/pycqa/isort
    rev: 5.12.0
    hooks:
      - id: isort

  - repo: https://github.com/pycqa/flake8
    rev: 6.0.0
    hooks:
      - id: flake8
EOF

# setup.py
cat > setup.py << EOF
from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="$PROJECT_DIR",
    version="0.1.0",
    packages=find_packages(where="src"),
    package_dir={"": "src"},
    python_requires=">=3.8",
    install_requires=[
        # 在此添加依赖
    ],
)
EOF

# pyproject.toml
cat > pyproject.toml << EOF
[build-system]
requires = ["setuptools>=61.0", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.black]
line-length = 88
target-version = ['py38']

[tool.isort]
profile = "black"
line_length = 88

[tool.mypy]
python_version = "3.8"
warn_return_any = true
warn_unused_configs = true

[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]
python_files = "test_*.py"
python_classes = "Test*"
python_functions = "test_*"
EOF

# .gitignore
cat > .gitignore << 'EOF'
# Python
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
*.so
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg

# Virtual Environment
venv/
env/
ENV/
.env

# IDE
.vscode/
.idea/
*.swp
*.swo
*~

# OS
.DS_Store
Thumbs.db
EOF

# 创建示例代码
echo "💻 创建示例代码..."

# 主模块
cat > src/main.py << 'EOF'
"""
主模块示例
"""

def hello(name: str = "World") -> str:
    """返回问候语"""
    return f"Hello, {name}!"

def main() -> None:
    """主函数"""
    print(hello())
    print(hello("Python Developer"))

if __name__ == "__main__":
    main()
EOF

# 测试文件
cat > tests/test_main.py << 'EOF'
"""测试示例"""

from src.main import hello

def test_hello_default():
    """测试默认参数"""
    assert hello() == "Hello, World!"

def test_hello_with_name():
    """测试带名字的参数"""
    assert hello("Alice") == "Hello, Alice!"
    assert hello("Bob") == "Hello, Bob!"
EOF

# 初始化git仓库
echo "🔨 初始化Git仓库..."
git init
git add .
git commit -m "Initial commit: Python project setup"

# 安装pre-commit钩子
echo "⚙️ 安装pre-commit钩子..."
pre-commit install

echo ""
echo "🎉 开发环境配置完成！"
echo ""
echo "下一步："
echo "1. 激活虚拟环境: source venv/bin/activate (Linux/macOS) 或 venv\\Scripts\\activate (Windows)"
echo "2. 安装开发依赖: pip install -r requirements-dev.txt"
echo "3. 运行测试: pytest"
echo "4. 格式化代码: black src/ tests/"
echo ""
echo "项目目录结构:"
find . -type f -name "*.py" | sort

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2.8 环境问题排查：常见问题与解决方案

Python环境常见问题

问题1：`python`命令不存在或指向错误版本

解决方案：

bash

# 检查所有可用的python命令
which -a python python3

# Windows检查PATH
echo %PATH%  # CMD
$env:Path    # PowerShell

# 创建别名或软链接
# Linux/macOS
sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/local/bin/python

# 使用Python启动器（Windows）
# 安装Python时确保勾选"py launcher"
py --list  # 查看所有可用Python版本
py -0      # 查看已安装版本

问题2：pip命令不存在或权限错误

解决方案：

bash

# 确保pip已安装
python -m ensurepip --upgrade

# 使用pip的模块形式
python -m pip install package_name

# 用户安装模式（无需sudo）
pip install --user package_name

# 修复权限问题（Linux/macOS）
# 错误方式：sudo pip install（可能导致系统Python混乱）
# 正确方式：使用虚拟环境或--user标志

# 检查pip版本和位置
pip --version
which pip

问题3：虚拟环境激活失败

解决方案：

bash

# Windows PowerShell执行策略问题
Get-ExecutionPolicy  # 查看当前策略
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser  # 设置为允许

# 手动激活虚拟环境
# Windows CMD
C:\path\to\venv\Scripts\activate.bat

# Windows PowerShell
C:\path\to\venv\Scripts\Activate.ps1

# 如果脚本被禁用，先允许执行
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

# 创建简单的激活脚本替代方案
cat > activate.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
export VIRTUAL_ENV="$(pwd)/venv"
export PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
unset PYTHONHOME
EOF
source activate.sh

问题4：包安装缓慢或超时

解决方案：

bash

# 使用国内镜像源
# 临时使用
pip install package_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 永久配置
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 配置文件位置
# Linux/macOS: ~/.config/pip/pip.conf
# Windows: %APPDATA%\pip\pip.ini

# 配置内容示例
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
timeout = 120

# 使用代理
pip install package_name --proxy http://proxy.example.com:8080

# 超时设置
pip install package_name --timeout 120

问题5：依赖冲突

解决方案：

bash

# 检查依赖冲突
pip check

# 查看依赖树
pipdeptree  # 需要先安装：pip install pipdeptree

# 解决冲突的方法
# 1. 使用虚拟环境隔离
# 2. 使用pip-tools管理精确版本
# 3. 使用poetry或pipenv等现代工具

# 示例：使用pip-tools解决冲突
# 安装
pip install pip-tools

# 创建requirements.in，只写直接依赖
echo "Django>=4.0" > requirements.in

# 编译得到精确版本
pip-compile requirements.in

# 安装编译后的版本
pip-sync requirements.txt

问题6：Python找不到模块

解决方案：

python

# 检查Python模块搜索路径
import sys
print(sys.path)

# 添加自定义路径
sys.path.append('/path/to/your/module')

# 使用PYTHONPATH环境变量
# bash/zsh
export PYTHONPATH="/path/to/your/module:$PYTHONPATH"

# Windows
set PYTHONPATH=C:\path\to\your\module;%PYTHONPATH%

# 正确安装模块
# 使用setup.py
pip install -e .  # 可编辑模式安装

# 检查模块是否安装正确
python -c "import module_name; print(module_name.__file__)"

环境诊断脚本

python

#!/usr/bin/env python3
"""
Python环境诊断脚本
运行此脚本检查开发环境配置
"""

import sys
import os
import subprocess
import platform
from pathlib import Path

def run_command(cmd):
    """运行命令并返回输出"""
    try:
        result = subprocess.run(
            cmd,
            shell=True,
            capture_output=True,
            text=True,
            timeout=10
        )
        return result.returncode, result.stdout, result.stderr
    except subprocess.TimeoutExpired:
        return -1, "", "Command timed out"
    except Exception as e:
        return -1, "", str(e)

def print_section(title):
    """打印章节标题"""
    print("\n" + "="*60)
    print(f" {title}")
    print("="*60)

def check_python():
    """检查Python环境"""
    print_section("Python环境检查")

    # Python版本
    print(f"Python版本: {sys.version}")
    print(f"Python路径: {sys.executable}")

    # 平台信息
    print(f"操作系统: {platform.system()} {platform.release()}")
    print(f"平台详情: {platform.platform()}")

    # 编码设置
    print(f"文件系统编码: {sys.getfilesystemencoding()}")
    print(f"默认编码: {sys.getdefaultencoding()}")

def check_pip():
    """检查pip和包管理"""
    print_section("包管理检查")

    # pip版本
    code, out, err = run_command("pip --version")
    if code == 0:
        print(f"pip信息: {out.strip()}")
    else:
        print("❌ pip未找到或无法运行")
        print(f"错误: {err}")

    # 安装的包
    code, out, err = run_command("pip list --format=columns")
    if code == 0:
        lines = out.strip().split('\n')
        print(f"已安装包数量: {len(lines)-2}")  # 减去标题行和空行

        # 显示重要包
        important_packages = ['pip', 'setuptools', 'wheel', 'virtualenv']
        for pkg in important_packages:
            for line in lines:
                if line.lower().startswith(pkg.lower()):
                    print(f"  {line}")
    else:
        print("无法获取包列表")

def check_path():
    """检查PATH和Python路径"""
    print_section("路径检查")

    # PATH环境变量
    path_var = os.environ.get('PATH', '')
    print("PATH环境变量:")
    for i, path in enumerate(path_var.split(os.pathsep)[:10]):  # 只显示前10个
        print(f"  {i+1}. {path}")
    if len(path_var.split(os.pathsep)) > 10:
        print(f"  ... 还有{len(path_var.split(os.pathsep))-10}个路径")

    # Python路径
    print("\nPython模块搜索路径:")
    for i, path in enumerate(sys.path[:10]):  # 只显示前10个
        print(f"  {i+1}. {path}")
    if len(sys.path) > 10:
        print(f"  ... 还有{len(sys.path)-10}个路径")

def check_virtualenv():
    """检查虚拟环境"""
    print_section("虚拟环境检查")

    if hasattr(sys, 'real_prefix') or (
        hasattr(sys, 'base_prefix') and sys.base_prefix != sys.prefix
    ):
        print("✅ 当前处于虚拟环境中")
        print(f"  虚拟环境路径: {sys.prefix}")
        print(f"  基础Python路径: {sys.base_prefix}")
    else:
        print("ℹ️ 当前不在虚拟环境中")
        print("提示: 建议为每个项目创建虚拟环境")

def check_permissions():
    """检查文件和目录权限"""
    print_section("权限检查")

    important_dirs = [
        Path(sys.prefix),
        Path.home() / '.local',
        Path.home() / '.cache' / 'pip',
    ]

    for dir_path in important_dirs:
        if dir_path.exists():
            try:
                # 测试写入权限
                test_file = dir_path / '.write_test'
                test_file.touch()
                test_file.unlink()
                print(f"✅ {dir_path}: 可读写")
            except PermissionError:
                print(f"❌ {dir_path}: 权限不足")
            except Exception as e:
                print(f"⚠️ {dir_path}: 检查失败 - {e}")
        else:
            print(f"ℹ️ {dir_path}: 不存在")

def check_common_issues():
    """检查常见问题"""
    print_section("常见问题检查")

    issues = []

    # 检查Python版本
    if sys.version_info < (3, 8):
        issues.append(f"Python版本({sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor})过低，建议升级到3.8+")

    # 检查编码问题
    if sys.getdefaultencoding().lower() != 'utf-8':
        issues.append(f"默认编码是{sys.getdefaultencoding()}，建议使用UTF-8")

    # 检查是否在虚拟环境中
    if not (hasattr(sys, 'real_prefix') or (
        hasattr(sys, 'base_prefix') and sys.base_prefix != sys.prefix
    )):
        issues.append("不在虚拟环境中，建议使用虚拟环境隔离项目")

    if issues:
        print("发现以下潜在问题:")
        for i, issue in enumerate(issues, 1):
            print(f"  {i}. {issue}")
    else:
        print("✅ 未发现明显问题")

def main():
    """主函数"""
    print("Python开发环境诊断报告")
    print(f"生成时间: {subprocess.run('date', capture_output=True, text=True).stdout.strip()}")

    check_python()
    check_pip()
    check_path()
    check_virtualenv()
    check_permissions()
    check_common_issues()

    print_section("诊断完成")
    print("建议:")
    print("1. 确保使用Python 3.8或更高版本")
    print("2. 为每个项目使用虚拟环境")
    print("3. 使用requirements.txt或pyproject.toml管理依赖")
    print("4. 定期更新pip和关键包")

    # 生成环境报告文件
    with open('python_environment_report.txt', 'w') as f:
        f.write("Python环境诊断报告\n")
        f.write(f"Python版本: {sys.version}\n")
        f.write(f"Python路径: {sys.executable}\n")
        f.write(f"操作系统: {platform.platform()}\n")

    print("\n📄 详细报告已保存到: python_environment_report.txt")

if __name__ == "__main__":
    main()

总结：环境搭建的艺术

配置Python开发环境不是一次性的任务，而是一个持续优化的过程。随着你的经验增长，你会逐渐形成自己的最佳实践。记住以下核心原则：

隔离性：每个项目使用独立的虚拟环境
可重复性：使用requirements.txt或pyproject.toml记录依赖
版本控制：将环境配置纳入版本控制
文档化：记录环境配置步骤和特殊设置
自动化：使用脚本简化环境搭建过程

一个良好配置的开发环境就像一把锋利的剑，能让你的编程之旅更加顺畅。现在，你的"剑"已经磨好，是时候开始真正的编程之旅了！

下一步行动：

运行环境诊断脚本，确保一切正常
尝试创建你的第一个虚拟环境
安装VS Code或PyCharm，配置Python开发环境
创建一个简单的项目，实践本章学到的知识

资源推荐：

在下一章中，我们将深入Python的基础语法，开始编写真正的Python代码！

Python开发环境搭建全攻略：从零开始打造高效编程工作站 ​

前言：为什么开发环境如此重要？ ​

2.1 安装Python解释器：选择正确的入口 ​

Python解释器是什么？ ​

官方安装 vs 包管理器安装 ​

方法一：官网下载（推荐给初学者） ​

方法二：使用包管理器（适合有经验的用户） ​

Python安装目录结构解析 ​

多版本Python共存 ​

2.2 配置开发环境：针对不同操作系统的优化 ​

Windows环境配置 ​

1. 解决中文路径问题 ​

2. 配置PowerShell为默认终端 ​

3. 安装Windows Terminal（强烈推荐） ​

macOS环境配置 ​

1. 使用Homebrew正确安装Python ​

2. 配置Shell环境（zsh是macOS Catalina及以后版本的默认shell） ​

3. 安装iTerm2（终端增强） ​

Linux环境配置 ​

1. 为不同发行版配置Python ​

2. 创建Python开发专用用户（可选但推荐） ​

3. 安装zsh和oh-my-zsh（增强终端体验） ​

2.3 使用IDLE与命令行：Python的"原配"工具 ​

Python自带的IDLE ​

命令行交互模式（REPL） ​

命令行运行Python脚本 ​

Python命令行的实用参数 ​

2.4 集成开发环境（IDE）介绍：选择你的编程利器 ​

PyCharm：专业的Python IDE ​

Visual Studio Code：轻量级全能选手 ​

其他IDE/编辑器选择 ​

2.5 虚拟环境与包管理：Python项目的隔离艺术 ​

为什么需要虚拟环境？ ​

使用venv创建虚拟环境 ​

使用virtualenv（更强大的虚拟环境工具） ​

pip包管理器的完全指南 ​

requirements.txt的最佳实践 ​

使用pip-tools管理依赖 ​

Poetry：现代Python依赖管理工具 ​

2.6 Jupyter Notebook入门：交互式编程的革命 ​

什么是Jupyter Notebook？ ​

安装与启动Jupyter ​

Jupyter Notebook基础使用 ​

Jupyter魔法命令 ​

Jupyter扩展插件 ​

将Jupyter转换为其他格式 ​

2.7 代码编辑器配置：打造个性化开发环境 ​

通用编辑器配置建议 ​

Python开发必备工具链 ​

预提交钩子（pre-commit）自动化代码检查 ​

开发环境配置脚本 ​

2.8 环境问题排查：常见问题与解决方案 ​

Python环境常见问题 ​

问题1：python命令不存在或指向错误版本 ​

问题2：pip命令不存在或权限错误 ​

问题3：虚拟环境激活失败 ​

问题4：包安装缓慢或超时 ​

问题5：依赖冲突 ​

问题6：Python找不到模块 ​

环境诊断脚本 ​

总结：环境搭建的艺术 ​

Python开发环境搭建全攻略：从零开始打造高效编程工作站

前言：为什么开发环境如此重要？

2.1 安装Python解释器：选择正确的入口

Python解释器是什么？

官方安装 vs 包管理器安装

方法一：官网下载（推荐给初学者）

方法二：使用包管理器（适合有经验的用户）

Python安装目录结构解析

多版本Python共存

2.2 配置开发环境：针对不同操作系统的优化

Windows环境配置

1. 解决中文路径问题

2. 配置PowerShell为默认终端

3. 安装Windows Terminal（强烈推荐）

macOS环境配置

1. 使用Homebrew正确安装Python

2. 配置Shell环境（zsh是macOS Catalina及以后版本的默认shell）

3. 安装iTerm2（终端增强）

Linux环境配置

1. 为不同发行版配置Python

2. 创建Python开发专用用户（可选但推荐）

3. 安装zsh和oh-my-zsh（增强终端体验）

2.3 使用IDLE与命令行：Python的"原配"工具

Python自带的IDLE

命令行交互模式（REPL）

命令行运行Python脚本

Python命令行的实用参数

2.4 集成开发环境（IDE）介绍：选择你的编程利器

PyCharm：专业的Python IDE

Visual Studio Code：轻量级全能选手

其他IDE/编辑器选择

2.5 虚拟环境与包管理：Python项目的隔离艺术

为什么需要虚拟环境？

使用venv创建虚拟环境

使用virtualenv（更强大的虚拟环境工具）

pip包管理器的完全指南

requirements.txt的最佳实践

使用pip-tools管理依赖

Poetry：现代Python依赖管理工具

2.6 Jupyter Notebook入门：交互式编程的革命

什么是Jupyter Notebook？

安装与启动Jupyter

Jupyter Notebook基础使用

Jupyter魔法命令

Jupyter扩展插件

将Jupyter转换为其他格式

2.7 代码编辑器配置：打造个性化开发环境

通用编辑器配置建议

Python开发必备工具链

预提交钩子（pre-commit）自动化代码检查

开发环境配置脚本

2.8 环境问题排查：常见问题与解决方案

Python环境常见问题

问题1：`python`命令不存在或指向错误版本

问题2：pip命令不存在或权限错误

问题3：虚拟环境激活失败

问题4：包安装缓慢或超时

问题5：依赖冲突

问题6：Python找不到模块

环境诊断脚本

总结：环境搭建的艺术